[曹家榮] 先別管AI了!你想要變成機器人嗎?
[曹家榮] 先別管AI了!你想要變成機器人嗎?

我們也正在變成「機器」

人工智慧的發展在今年初引人注目。不僅是Google的AlphaGo,微軟的Tay以及Zuckerberg在F8開發者大會上展示的聊天機器人,這些景象一次又一次地把人們的目光引向這樣的問題:人工智慧將如何改變我們的社會。

不過,科技改變人類社會的方式從來都不那麼簡單。像是過去人們也曾擔心機械化的生產方式將會帶來大量失業問題,後來才發現,真正造成問題的不是失業,而是機械化生產導致的文化與精神貧乏問題(請看經典電影《摩登時代》)。

圖說明
圖說:電影《摩登時代》劇照。

所以,當AI吸引著眾人目光時,另一個也該思考的問題是:我們自己,作為「人」,是不是也有了轉變?也就是說,在關注AI是否越來越像人時,也得思考我們自身是否越來越像「機器」?

你戴上智慧手環了嗎?

我們還有血有肉,當然不是機器。這裡要說的也不是人的思考變得僵化、冷酷(這是機械化就已導致的病徵)。這裡要說的是,各種穿戴式科技的發展,已然要將人轉變成一種人機混合體,賽伯格(cyborg)。

這聽起來好像還是科幻小說的情節,但其實正在發生當中。例如,你戴上智慧手環了嗎?雖然最近智慧手環似乎不再吸引人們的目光,但作為穿戴式裝置的「先驅」,它標記了人成為賽伯格的一個重要階段。

我們都知道,智慧手環最主要的功能在於,它能夠無聲無息地記錄下使用者日常生活中的各種數據。接著,使用者可以透過APP參考這些數據來了解自身的狀態。

這樣的功能在過去曾被用來催生所謂「量化生活」(或是量化自我)的運動。也就是透過智慧手環這類穿戴式科技所記錄下來的量化數據,更「有效」地管理自我的生活。

圖說明
圖說:各種科技儼然要將人轉變成賽伯格。照片為Neil Harbisson,愛爾蘭裔的藝術家、音樂家和表演者,被有些人稱為cyborg。照片來源:Dan Wilton分享於Wikipedia, cc by 2.0

例如,智慧手環可以記錄下你今天走了多少的路,藉此你可以了解自己一天的運動量(如果走不到一萬步,就趕緊去繞公園之類的…)。又或者,它可以告訴你昨晚的睡眠品質如何,然後你就知道昨晚睡得好不好,知道何時該調整作息。

甚至還有更厲害的,最近新的智慧手環宣稱還可以監測、記錄你的身體姿態,並且透過震動來提醒你要如何維持「美姿」。或者還可以變身慢跑教練,提醒你跑步時的姿勢正確與否。

無論智慧手環記錄的是什麼數據,它之所以可以說是「賽伯格科技」的敲門磚,原因在於:這樣的科技,在其運作時將人納入了一套認知系統之中。或者反過來說,透過與這些科技的結合,人改變了認識事物與自身的方式。

變成超人類?

過去,我們是這樣想像自己如何認識與感知的:「我」就好像是坐在駕駛艙中的操控者,我的身體則是接收各種資訊的通道,而外在世界則是「就在那裡」的東西。

在這樣的想像中,「我」是不會變的東西。「我」就是坐在駕駛艙中恆定的操控者,不管今天什麼樣的科技被發明、使用,改變的只是接收「外在」資訊的方式(例如,文字的發明「只是」讓想法被記錄下來)。

圖說明
圖說:你也戴智慧手環嗎?照片來自:Fitbit官網

如果我們延續這樣的方式認識自己,智慧手環帶來的改變也許可以說是:它讓人們開始可以「改造」自己的身體。因為這項工具讓我們能夠掌握自身身體(另一項工具)的「運作狀態」。例如,透過對於坐姿的監測,我可以像調整座椅高低、角度那樣校正身體姿勢,使其成為更好用、耐久的「工具」。

更進一步,你可以想像得到的發展是,未來有一天透過類似的監控裝置,我們可以更清楚監測身體各部位的「耗損程度」,並定時更換膝蓋、髖骨,或甚至各種臟器。

這是一種被稱為「超人類」的想像。就如同我上面描述的,超人類主義相信,人類可以藉助科技達到更好的生存狀態、更強大的身體能力,甚至最後可以透過「上傳意識」超越生老病死。

在你歡欣鼓舞地說:我要!我要!之前,讓我們先來看另外一種未來。

賽伯格的反思

上面提到的那種「駕駛艙自我」並不是唯一一種「我」的樣態。在稍微晚近的年代裡,有些人開始認為這種封閉式的自我想像好像不太對。特別是當人們發現,科技物並不是單純外在的工具,而是會對「我」自身造成改變時,這種封閉式自我的想像便被打上問號。

相信人不是封閉的「我」的學者認為,身體、科技物並不是外在的工具,相反地,大腦、身體、科技物共同構成了一整套認知系統。而科技物在幫助我們認識、改變世界的同時,也改變了「我」自身。例如,《網路讓我們變笨?》的作者Nicholas Carr就是從此一觀點探討網際網路如何改變了我們的大腦。

從這樣的觀點看智慧手環的作用,我們會發現不同於「超人類」的賽伯格。我們會開始注意到,智慧手環如何影響了我們對於自身的認知。

其中最重要的改變是:它不僅建構一種量化自我,更要求著「標準化」的自我。也就是說,當智慧手環的運作讓人們以「數據」的方式認識自己的身體時,不可避免地就同時引入了「正常值」的判準。

雖說這一切在「都是為你好」的健康管理術語裡,再合理也不過。但不僅這種正常值的標準判斷容易忽略個人的(社會)差異,量化數據的呈現更是化約了人對於自身的感知與感受力。更不用說,科學家們也其實不確定這樣的科技是會讓我們更健康、還是更焦慮?
因此,不同於超人類的未來是歡欣鼓舞地擁抱科技,甚至渴望儘早擺脫人類原始設計不良的身體,後面這種賽伯格想像則是讓我們進一步考量智慧手環帶來的負面影響。例如,我們會不會逐漸無法相信對於自身身體的直觀感受?會不會更容易陷入「不正常」的焦慮之中?

「人類」之後,我們會是什麼?

不論是變成哪一種,可以確定的是,「人」終有一天將死去。我指的不是個人生命的終結,而是「人」作為一個物種,對於怎麼樣可以稱為「人」的界定的改變。

不同於AI、VR這類壯觀的科技發明與變遷,「人」自身的改變是以一種難以察覺的緩慢速度與方式進行著。因為,科技物總是在我們最習慣地依賴、使用著它們時產生作用。

那麼,「人」之後,你想要成為什麼?還是依然想「進化」為超人類嗎?畢竟科技允諾的能力擴增、超脫生死是如此吸引人。但這絕非沒有代價──你願意放棄「身體」的特殊性嗎?若是不願意,也許我們該開始思考的是:在每一種賽伯格科技的設計中,除了功能、效能外,我們還能保留什麼價值?

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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